调用摄像头来识别人脸的程序，采用开源的框架，使用起来比较方便

人脸检测与识别Web应用 一个实现face-api.js（用于在浏览器中使用面部检测和面部识别JavaScript API以及使用tensorflow.js的nodejs的Web应用程序）

3D Face Modeling, Analysis and Recognition 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

人脸识别 使用Scikit-learn和OpenCV简单人脸识别系统 使用pip安装依赖项 点安装scikit学习 pip安装imutils 点安装numpy pip安装opencv-python 使用以下命令运行面部识别系统 python extract_embeddings.py python train_model.py pythonogni.py -i images / image.jpg

交叉解决人脸识别

mediapipe-python-sample 示例Python包。 自2021/03/03起，以下6种具有Python实现的功能均可用。 要求 mediapipe 0.8.3或更高版本 OpenCV 3.4.2或更高版本 可以使用pip安装mediapipe。 pip install mediapipe 演示版 这是运行演示的方法。 面网 python sample_facemesh.py - 设备指定相机设备编号默认值：0 - 宽度拍摄相机时的宽度默认值：960 - 高度拍摄相机时的垂直宽度默认值：540 --max_num_hands检测到的最大手数默认值：1 --min_detection_confidence检测置信度阈值默认值：0.5 --min_tracking_confidence跟踪置信度阈值默认值：0.5 --use_brect是否绘制外接

脸 人脸识别打卡系统 程序功能说明 1.UserManage.py：将用户信息进行保存并上传到个人数据库内 2.faceDector.py：打开摄像头进行人脸检测 3.Timing.py：每天定时更新数据库，转化打卡记录放置为0 4.main.py：主程序（包括人脸识别部分） 主界面 主要功能 1.用户信息注册 2.用户识别结果 3.打卡记录显示

利用Haarcascade所建立的脸部特征模型，对OpenCV处理过的帧图像实现脸部检测。之后，根据识别到的区域，来确定所识别到物体的中心点。根据物体的中心点和视频画面的中心点之间的误差，可以确定出转动的方向。最后通过与Arduino互联完成舵机的驱动，并实现摄像头对主体脸部的跟踪。

前言 之前实践了下face++在线人脸识别版本，这回做一下离线版本。github 上面有关于face_recognition的相关资料，本人只是做个搬运工，对其中的一些内容进行搬运，对其中一些例子进行实现。 官方描述： face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。本项目是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99

使用逼真的阴影实现高保真面部重影 侯安德，张泽，米歇尔·萨克斯（Michel Sarkis），毕宁，童以颖，刘晓明。 在2021年的CVPR中。 该项目的代码是使用Python 3和Tensorflow 1.9.0开发的。 训练有素的模型 要在输入图像和目标照明上运行我们训练有素的模型，请执行以下操作： python test_relight_single_image.py input_image_path target_lighting_path output_image_path gpu_id 下面提供了一个示例： python test_relight_single_image.py sample_images/01503.png sample_lightings/light_left.txt sample_outputs/01503_left.png 7 引文 如果您在工作中